研究：分子优化经验跨口袋迁移有限

Zaifei Yang 等人在 arXiv 发表分析，研究 LLM 智能体在蛋白质口袋间复用分子优化经验时，究竟能迁移什么。基于 CrossDocked2020 测试集口袋，以编辑位点接触、动作和轮次为 key 的经验库能清晰区分改进与变差的编辑。 但作者发现，这种区分主要来自编辑对分子尺寸的改变、动作和轮次，而非靶点信息，说明经验跨口袋迁移的可用信号有限。

AI 根据报道生成 · 48 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。